通过深度学习与机器感知技术相融合，让数据可以被实时感知、识别、分析、提取，为行业提供智慧化数据服务。

基于深度学习及大规模样本训练，准确识别图片或视频流中的物体名称、类别、位置、置信度等信息。

自动提取兴趣目标，通过运动轨迹信息，实现对背景复杂、群体监控视频或大场景中多个运动目标的连续快速跟踪捕捉。

基于深度学习、多层神经网络及大规模图像训练，检测图片或视频流中的人、车、动物及其他物体的位置、置信度等综合信息。

基于对交通关键要素以及相关交通重点管理目标进行自动识别、轨迹跟踪、智能分析，实现目标行为分析及事件发现。

提取目标的有效特征和关键信息进行属性分析，实现不同场景、不同光照和拍摄角度变化下各类信息的精准识别。

自动分析、提取视频中有价值的素材（人脸属性、人体行为、车辆属性、交通事件和场景），提供丰富的结构化信息。

以图搜图，智能搜索出相同或相似的图片，通过数据快速聚类以及相应的置信度分数与阈值，以供评估。

准确识别图片或视频流中的人脸信息，可适应侧脸、遮挡、模糊、表情变化等各种应用场景和实际环境。

人证合一验证技术使用机器识别代替人工识别，提高识别准确度和识别速度，具有唯一性、安全性、快速性的特征。

通过对舆情信息的自动采集和多维度分析，提供实时舆情、语义分析、搜索指数及事件脉络等数据与分析能力。

利用知识图谱技术构建兴趣图谱，无缝展现对象关联信息，实现对象关系描述，围绕给定的对象不断发现其关联信息。